| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·国外研究现状 | 第14-18页 |
| ·国内研究现状 | 第18-20页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 双目计算机立体视觉实验系统概述 | 第21-31页 |
| ·双目计算机立体视觉测量的基本原理 | 第21-22页 |
| ·双目计算机立体视觉实验系统结构 | 第22-30页 |
| ·摄像机的标定 | 第23-27页 |
| ·图像预处理 | 第27-28页 |
| ·立体匹配 | 第28-29页 |
| ·点云预处理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于双目计算机立体视觉的三维重建算法概述 | 第31-36页 |
| ·零集法 | 第31-32页 |
| ·α-Shape算法 | 第32-33页 |
| ·Crust算法 | 第33-34页 |
| ·三种算法的特点 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于Poisson方程的三维重建算法研究 | 第36-44页 |
| ·八叉树 | 第36-37页 |
| ·Poisson算法的实现过程 | 第37-42页 |
| ·问题离散化 | 第37-39页 |
| ·定义向量场 | 第39页 |
| ·Poisson求解 | 第39-40页 |
| ·提取等值面 | 第40-42页 |
| ·对非均匀采样点集的处理 | 第42-43页 |
| ·估计局部采样密度 | 第42页 |
| ·计算向量场 | 第42-43页 |
| ·设定等值 | 第43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于Powercrust的三维重建算法研究 | 第44-54页 |
| ·基本概念和定义 | 第44-49页 |
| ·Voronoi图 | 第44-46页 |
| ·Delaunay三角剖分 | 第46页 |
| ·极点与中轴 | 第46-47页 |
| ·Power图 | 第47-49页 |
| ·Powercrust算法的实现过程 | 第49-50页 |
| ·一种改进的快速Powercrust算法 | 第50-53页 |
| ·Powercrust算法的时间复杂度 | 第50-51页 |
| ·一种基于LFS的精简 | 第51-52页 |
| ·改进后的Powercrust算法流程 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 算法的实现和结果分析 | 第54-68页 |
| ·算法的实现 | 第54-55页 |
| ·实验数据分析 | 第55-60页 |
| ·算法特点总结 | 第60-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |